Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Распределение вероятностей
Поскольку существует 2 типа случайных переменных, то так же существует и 2 типа распределений вероятностей: · непрерывное распределение; · дискретное распределение; В общем случае, распределение вероятностей для дискретной случайной переменной задается в виде:
Непрерывная случайная переменная имеет более сложное вероятностное описание. Функция плотности вероятностей f(x) есть функция, которая для любого интервала [Х1;Х2] на оси Х позволяет определить вероятность того что случайная переменная Х находится в этом интервале. В общем случае f(x) – некоторая прямая. f(x)
X1 X2 X Р(X1 ≤ X≤X2)= Зная функцию плотности вероятности f(x) можно поставить вопрос чему равна вероятность того, что случайная переменная Х примет значение не больше чем Х0 f(x)
X0 X Р(Х≤Х0)= Такую вероятность можно определить для любой точки оси Х, определяя тем самым функцию F(X), называемую функцией распределения. F(x) = Случайные переменные, имеющие различную физическую природу, могут иметь одну и ту же вероятностную структуру. В конечном итоге видов распределения вероятностей или законов распределения вероятностей не очень много.
Математическое ожидание (M) Математическое ожидание дискретной случайной переменной определяется М Например: M(X) случайной переменной, соответствующая количеству выпадений орла при трех бросаниях монеты выглядит следующим образом: X 0 1 2 3 P 1/8 3/8 3/8 1/8 тогда М (Х) = 0*1/8+1*3/8+2*3/8+3*1/8=1,5 Таким образом, М(Х) есть некоторая средневзвешенная арифметическая величина, где весами являются вероятности, следовательно М(Х) характеризует меру положения для случайной переменной. f(x)
M(X) X Для непрерывной случайной величины с плотностью распределения f(x) М(Х) – это интеграл Математическое ожидание имеет следующие свойства (Х, У – произвольные случайные величины, а – const) 1. М(а)=а 2. М(Х+У)=М(Х)+М(У) 3. М(ХУ)=М(Х)*М(У), при условии что Х и У – независимые случайные переменные. 4. Если Х ≥ У при всех реализациях, то М(Х)≥М(У).
Дисперсия (D) Дисперсия отражает степень «разброса» случайной величины, относительно среднего значения. Для дискретной случайной переменной D рассчитывается по формуле: Дисперсия случайной переменной имеет следующие свойства: 1. D(а)=0 2. D(X)=M(X2)-[M(X)]2 3. D(X+Y)=D(X)+D(Y) – для независимых случайных переменных.
Date: 2016-02-19; view: 438; Нарушение авторских прав |